畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識活用事例・判断根拠の理解

セミナー趣旨

　深層学習の代表的な手法である畳み込みニューラルネットワークは画像認識分野で様々なタスクへの応用が進んでいます。
　本講義では、畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識分野における応用事例について説明します。また、畳み込みニューラルネットワークの判断根拠の視覚的説明や、Transformerを活用した最新手法についても説明します。実装に向けた環境やディープラーニングフレームワークによるサンプルコードの説明など実践的に活用できる内容についても説明します。

習得できる知識

画像処理、機械学習など

セミナープログラム

1. ディープラーニングの現在
2. 畳み込みニューラルネットワーク (CNN:Convolutional Neural Networks)
   1. 畳み込み層
   2. プーリング層
   3. 全結合層
   4. 出力層
3. 畳み込みニューラルネットワークの学習
   1. 誤差逆伝播法
   2. 最適化法（SGD，Adam，RMSProp）
4. ネットワーク構造
   1. AlexNet
   2. VGG
   3. GoogLeNet
   4. ResNet
   5. DenseNet
5. 汎用性を向上させるためのテクニック
   1. Dropout
   2. Batch Normalization
   3. データ拡張(Mix up，Cut out等）
6. 物体検出への応用
   1. Faster R-CNN
   2. YOLO
   3. SSD
7. セグメンテーションへの応用
   1. FCN
   2. SegNet
   3. U-Net
   4. PSP Net
8. ネットワークの可視化・視覚的説明
   1. CAM
   2. CAM Grad
   3. Attention Branch Network
9. 最新動向
   1. Transformer
   2. Vision Transformer
10. ディープラーニングのフレームワークと実装
    1. Pytorch による実装
    2. Neural Network Console

□質疑応答□

セミナー講師

中部大学 工学部 情報工学科 教授　山下 隆義　氏

セミナー受講料

定価：49,500円（オンライン受講価格：35,200円）

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特典

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配布資料

• PDFデータでの配布のみ（印刷可／編集は不可）